摘要
本发明提供了一种结合多模态感知的园区无人驾驶路径控制方法及系统,涉及多车协同路径规划领域,方法包括:监测获取若干个商品消耗数据序列,以及多个客流密度序列,分析获取若干个预测商品短缺时间;进行可配送路径枚举,生成多个初始配送方案;以若干个预测商品短缺时间为配送约束,以最小化配货时差和最小化取送货距离为综合寻优目标,对多个初始配送方案进行优劣评价,输出最优配送方案进行控制。旨在解决传统路径规划方法在实际应用中存在调度响应不及时、路径不精准、车辆资源利用率低等问题;能够显著提升无人配送车的协同调度实时性、路径规划精准度和整体配送效率,实现智能、高效、安全的园区级无人配送控制效果。
技术关键词
路径控制方法
路径结构
序列
多模态
无人配送车
生成对抗网络
密度
监测点
储物仓库
偏差
路径控制系统
样本
实时位置
路径规划方法
多车协同
数据
搭建模块
线路
计算方法
系统为您推荐了相关专利信息
融合深度学习
雨情
生成方法
多模态特征
编码模块
注意力机制
融合特征
生成多尺度
语义信息提取
检测头
BiLSTM模型
混合深度学习
能耗特征
地铁车站
能耗预测方法
接收方
扩频通信方法
曲线
线性移位寄存器
函数生成方法